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摘要： ［目的/意义］旨在自动识别高质量的在线评论。［方法/过程］以大众点评网某商家2398条评论为样本，提取其评论文本特征和评论者特征，采用监督学习的方法进行评论质量识别。［结果/结论］5种质量分类算法中，GradientBoosting模型和AdaBoosting模型效果最好。这2种模型中，对分类结果贡献度最高的是评论词语总数，评论文本广度对评论有用性有正向影响；相对于消极情感值，积极情感值有更大的贡献度；评论者特征中，评论者的贡献值对评论有用性影响最大。
